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semantic-search-app-template

优化语义搜索应用的构建模板,基于Atlas Embedding数据库和FastAPI

本教程和模板帮助使用Atlas Embedding数据库和FastAPI构建语义搜索应用。通过快速启动和配置,支持上传各种类型的内容并生成嵌入进行语义搜索。模板简化了从数据收集到后端REST API集成的过程,还支持OpenAI Embedding API和Langchain集成,并提供视觉调试工具来帮助理解搜索结果。

chat-to-your-database - 实验性AI应用,利用自然语言查询SQL数据库
GithubLLMOPENAI_API_KEYSQL数据库实验性应用开源项目自然语言查询
一个主要测试大型语言模型(LLM)通过自然语言查询SQL数据库能力的实验性应用程序。需要在.env.local文件中添加OPENAI_API_KEY才能使用。页面提供了清晰的安装和运行指南、示例数据库以及实际操作的视频演示,帮助用户快速入门。
law-cn-ai - 通过Next.js与OpenAI构建专属法律搜索系统的智能法律助手
AI法律助手GithubNext.jsOpenAISupabase开源项目构建时间热门
利用Next.js, OpenAI, 和Supabase打造具有专业水准的智能法律助手。该项目通过部署到Vercel,提供自动完成和向量相似性搜索功能,旨在提高在处理法律文档时的效率和精确度。适合律师、法律顾问及热衷技术的法律专业人士。
llm-hub - 全面了解先进语言模型在各领域的应用
GPT-3GithubLarge Language ModelsOpenAInatural language processing开源项目
这个存储库展示了GPT-3等先进语言模型在文本生成、搜索和问答领域的应用,提供详尽的教程和资源,帮助开发者构建自己的应用。无论是语言爱好者、机器学习研究者还是AI爱好者,这里是探索自然语言处理的理想平台。
multi-qa-MiniLM-L6-dot-v1 - 多语言句子相似度模型,支持语义搜索
GithubHuggingfacemulti-qa-MiniLM-L6-dot-v1句子嵌入句子相似度开源项目模型自监督对比学习语义搜索
multi-qa-MiniLM-L6-dot-v1是一个专为语义搜索设计的句子嵌入模型,将文本转化为384维的密集向量。此模型训练于215M个问题和答案对,可处理多种数据来源。用户可通过sentence-transformers轻松加载模型进行查询和文档编码,从而计算点积相似度分数,实现相关性排序。除了基础功能外,该模型同样支持HuggingFace Transformers的复杂上下文嵌入处理,能有效提升语义搜索效率,适用于不超过512词片的文本。
Splade_PP_en_v1 - SPLADE++稀疏文档检索模型的工业级优化实现
GithubHuggingfaceSPLADE++关键词扩展开源项目文档检索检索效率模型稀疏表示
基于SPLADE++的文档检索模型优化实现,通过FLOPS和令牌预算的调整实现高效检索。模型以bert-base-uncased为基础,在47.27ms的检索延迟下达到37.22的MRR@10性能,适合工业级搜索应用部署。
typesense - 快速、容错且易用的开源搜索引擎
GithubTypesense全文检索开源软件开源项目搜索引擎数据库
Typesense是一款高性能、容错的开源搜索引擎,专注于提供卓越的搜索体验。它具有简单易用的API、智能默认配置和丰富功能,包括拼写错误容忍、实时搜索、地理搜索和向量搜索等。Typesense部署简便、易于扩展,支持多种编程语言,适合各种规模的应用。作为Algolia和ElasticSearch的替代方案,Typesense为开发者提供了快速实现高质量搜索功能的选择。
gptengineer.app - AI驱动快速网站原型开发,自然语言编辑一键部署
AI开发Githubgptengineer.app开源项目快速原型网站创建自然语言编辑
gptengineer.app是一个AI驱动的网站原型开发平台,通过自然语言指令实现快速创建和编辑。平台提供一键部署功能,便于将创意转化为实际网站。作为gpt-engineer开源项目的衍生,该平台继续支持开源社区。未来计划涵盖自动测试、调试和全栈功能扩展,致力于优化快速原型开发体验。
gtr-t5-base - 基于T5的高效句子向量模型用于语义搜索
GithubHuggingfaceT5模型sentence-transformers向量嵌入开源项目模型自然语言处理语义搜索
gtr-t5-base是一个基于sentence-transformers框架的语义搜索模型。它将句子和段落映射到768维向量空间,专门针对语义搜索任务优化。该模型由T5-base编码器转换而来,能生成高质量句子嵌入,适用于多种NLP任务。使用简便,仅需安装sentence-transformers库。在句子嵌入基准测试中表现优异,是语义相似度计算和信息检索的有效工具。
efficient-splade-VI-BT-large-doc - SPLADE模型实现高效文档检索与精准排序
GithubHuggingfaceSPLADE信息检索开源项目效率优化文档编码器检索模型模型
SPLADE模型是一种针对文档检索的高效架构,采用查询和文档推理分离设计。该模型在MS MARCO开发集上达到38.0 MRR@10和97.8 R@1000的性能,同时将推理延迟降至0.7毫秒。它在保持与先进神经排序器相近效果的同时,大幅缩短了延迟,接近传统BM25的速度,为文档检索领域提供了平衡效率与准确性的新方案。
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